ベイエス,教材の中でしか生きていない男

**生来無名のベイスの仕事は,の不確実性がを測定できるという刺激的な理念を一方的に証明し続け,一方的に,客観的な世界の経験に基づいて未知の確率を推論する方法を私たちに提供しており,そのような推論は,私たちが得る情報による継続的な修正の結果である.

トーマス・ベイエスのような科学の歴史全体で名高い人物が,書くべき個人的な物語がないのは,非常に奇妙なことだ。この側面は,ベイエスの生前が非常に低調であったことを示している (あるいは,それは赤くない),もう一方では,私のような作家には,科学者の奇妙な噂を見るのが好きだからです.例えば,交際がうまくいかないと同時に狂気的な自慢,例えば,玩具の絶望的な間歇的な驚き,そして不便は,柳を染めながら,矢を研究することに意欲がない,そうでなければ,天才の特性を完全に体現することはできません。

• トーマス・ベイス しかし,ベアスはこんな退屈な人でした. 彼はイギリスの田舎に住む非主流派の牧師で,平日の仕事はおそらく村全体が広場でのダンス,いや,ミスを組織することであり,村全体が彼を愛していたと言われている.唯一,少し伝説的な色彩があるのは,彼は多くの伝説のように,生中に本も出版されなかったことです.もちろん,ほとんどの非伝説の人もそうでした.また,ベアスは神の存在を証明したいという理由で確率論の研究に身を投じることを決定しましたが,最終的な研究結果と影響からすると,教会を知らない人は彼が内向的な裏切り者ではないと感じます.

ベイアスは死去時,彼の論文の原稿に加えて100ポンドをプリンスという伝道者に遺した.このプリンスは,精神的文明と物質的文明の建設がベイアスよりもどこまで高くなっているかわからない.彼は,自由意志は神から授けられていると感じており,アメリカの独立も神の意志であることを証明する論文も書いた.フランクリンとアダムスミーは彼の親友であったと言われている.また,彼は余暇に保険会社に料金モデルを手伝い,狩猟が広範囲に及ぶと言えます.

ベイジーの死後3年後に,プリンスは彼の遺言論文を出版した.しかし,この論文の時代的意義は学界に無視され,20年待たされた.論文の中で,ベイジーは,このような問題について研究しようとしていた:もし我々が一つの出来事が起こる回数と起こらない回数しか知らないなら,他の情報がない場合に,この出来事が起こる確率をどのように計算すべきか.

前回の『リスク・ストーリー』 (4) の例を思い出してみましょう. 例えば,1万の商品を抽出すると,そのうち12個の廃棄物が発見される場合,その商品の廃棄物率が0.1%の確率になるのはどれぐらいでしょうか. 現実の生活においては,この問題は,私たちにとってより価値あるものとなるでしょう. なぜなら,物事に対する個人の観察には限界があり,私たちが見ているものが,どの程度真実に反映されるのかを知ることが必要で,まるで,私たちが触れたら,自分が,象全体に触れているか,それとも,足の横にある比喩的な太った兄弟に触れているかを知るのと同じです.

ベイゼスの方法とは,事実上,新しい情報で古い情報を修正し,修正の基礎で確率の信頼性を高めることです.これは伝説の先行確率と後続確率です.この問題に対して,ベイゼスは論文で古典的な例を挙げています.

例えば,ボールが任意の位置に停まるボールがテーブルに投げられたとします. そして,別のボールを何度も打って,そのボールの左側と右側に何回転したか計算します. もちろん,ここでは,合理的に疑問を提起することができます. それは,なぜボールが左側と右側に何回転したかです.

この例では,最初の球の停留位置の直接与えられた確率は先導的確率であり,第二球の状況から推論された最初の球の停留位置の修正確率は後導的確率である.すなわち,ベアスの方法は,私たちの認識は私たちの認知能力の限界に縛られ,したがって,私たちは常に更新された情報で私たちの見解を修正する必要があります.そして,哲学の高度に上昇し,世界の本源は,ランダム性を持っていないかもしれませんが,私たちの能力は,そのような本源を認識するのに不十分であり,私たちは,既存の証拠に基づいて推定,または,推測するだけです.

この文は,おそらく,これまで最も強硬な文である.

シンソンがあなたの街に2つのモールを開設し,新しいモールの人流は,総人流の60%を占めているので,この時点で,任意の顧客がシンソンのために,新しいモールの顧客である確率は60%です.これは先行確率です.そして,古いモールの設備は管理に乏しく,従業員の訓練レベルも比較的低いです.受付された苦情率は新しいモールの2倍です.

最も簡潔で明快な答えは,思聪が直接その人にどこにいるかを尋ねることである。当然その人は,あなたが推測している () と答えることだろう。その場合,思聪はどのように推測すれば正しい確率がより高いのでしょうか?もし先行確率から見れば,思聪は新しいモールのマネージャーを探すべきです.なぜなら,新しいモールの人の流通は古いモールより大きいからです。しかし,苦情から見れば,新しいモールの苦情数は,全体苦情の1/3を占めるだけです.この情報を参照すると,新しいモールの苦情が発生する可能性は42.8%で,古いモールの苦情が発生する可能性は57.2%であることがわかります。この結果,すなわち,後見確率は,思聪が古いモールのマネージャーを探すべきであることを教えてくれます。

生まれながらに名も知れなかったベーゼは,現在,ほとんどすべての統計学,人工知能,ゲーム理論,遺伝学の教科書に登場し,多くの大学試験の受験者にとって無数の悩みを生じさせています.彼の仕事は,不確実性がを測定できるというエキサイティングな理念を証明し続けると同時に,客観的な世界の経験に基づいて未知の確率を推論するための方法も提供しています.このような推論は,私たちが得る情報に基づく継続的な修正の結果です.

中国量化投資学会より